解释的数据当您保存并跟踪了有关您的业务或项目的所有信息后,您将如何处理这些信息?这就是对数据进行解释的原因。它的目的是帮助那些缺乏统计或编程技能的人快速提高工作效率在日益数字化的工作场所。

数据分析和解释是对收集到的信息赋予意义并确定结论、意义和发现的含义的过程。数据分析所涉及的步骤是收集到的信息类型的功能,然而,返回到评估的目的和评估问题将提供数据组织的结构和分析的焦点。

数字vs叙述-数量vs资格

对数值(定量)数据的分析用数学术语表示。最常见的统计术语包括:

试着用这门课程来全面的讲解excel的数据分析。

对叙述性(定性)数据的分析是通过将数据组织成共同的主题或类别来进行的。解释叙述性数据往往更加困难,因为它缺乏在数字数据中发现的内置结构。最初,叙事数据似乎是一组随机的、互不关联的语句。评估目的和问题可以帮助指导数据组织的重点。在分析叙事数据时,以下策略可能也会有所帮助。

分别阅读和组织每个问题的数据。这种方法允许一次专注于一个问题(例如,辅导服务的经验,辅导教师的特点,学生在辅导过程中的责任)。按主题、主题或类别对评论进行分组。这种方法允许一次只关注一个领域(例如,导师的特点——准备水平、内容领域的知识、可用性)。

将文件的内容和特征划分为不同的类别(例如,培训手册-政策和程序,沟通,职责)。这种方法使您的信息有组织并易于访问

从观察的焦点来编码模式(例如,行为模式——参与/不参与活动的时间、参与的类型、沟通、人际交往能力)。

数据解释和分析技术

数据分析通过统计测量和/或叙述主题应该提供你的评估问题的答案。从适当的角度解释分析后的数据,可以确定评估的意义和影响。

数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程,其目标是发现有用的信息、建议结论和支持决策制定。数据分析有多个方面和方法,包括不同商业、科学和社会科学领域中各种各样的名称下的各种技术。

数据挖掘是一种特殊的数据分析技术,它侧重于建模和知识发现,以达到预测的目的,而不是纯粹的描述性目的。业务智能包括严重依赖聚合的数据分析,主要关注业务信息。在统计应用中,有人将数据分析分为描述性统计、探索性数据分析(EDA)和验证性数据分析(CDA)。EDA侧重于发现数据中的新特征,而CDA则侧重于证实或证伪已有的假设。预测分析侧重于用于预测预测或分类的统计或结构模型的应用,而文本分析应用统计、语言和结构技术从文本来源(一种非结构化数据)提取和分类信息。所有这些都是数据分析的变种。

一些数据解释和分析技巧

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